人工智能技术模型压缩中的深度学习优化研究
2025-07-01
在当前人工智能技术迅猛发展的背景下,深度学习模型的规模不断增大,其参数量和计算复杂度也随之上升。这种趋势虽然提升了模型性能,但也带来了部署与应用上的诸多挑战,特别是在边缘设备、移动终端等资源受限的环境中。为了应对这一问题,模型压缩技术成为近年来研究的热点之一,尤其是在深度学习优化方向上取得了显著进展。模型压缩的核心目标是在尽可能保持模型精度的前提下,降低其参数数量、计算量以及内存占用,从而实现更高